Overordnede kursusmål
I dag er CT-scannere blevet et vigtigt redskab til at afbilde 3D
strukturer af mange forskellige materialer. Eksempler er
kvalitetssikring af byggematerialer, af fødevarer eller af et
komplekst 3D design, måske noget som er 3D printet. Inden for
sundhedsområdet bliver CT scanninger oftest brugt til
diagnosticering, men nye redskaber og lægemidler scannes også hvis
deres 3D strukturer er vigtige. Mikro- og nano-CT scannere bruges i
stadig højere grad inden for forskning og udvikling af nye
materialer. 3D billedanalyse er desuden et interessant felt inden
for matematik og programmering, som er i hastig udvikling.
Dette kursus er en introduktion til alle, som ønsker at arbejde med
denne teknologi, dvs. med 3D imaging og analyse af 3D data. Kurset
vil uddanne brugere af avanceret 3D røntgenmetoder og klæde de
studerende på til at kunne arbejde med 3D data.
De studerende skal i grupper arbejde med at scanne og analysere et
materiale. I dette arbejde vil grupperne blive guidet gennem
følgende arbejdsproces: dataopsamling i laboratoriet,
rekonstruktion af data, analyse af 3D data og modellering af
fysiske egenskaber. På den måde får de studerende et godt indblik i
arbejdsprocesser med 3D imaging og i hvilken type information, der
kan trækkes ud af 3D data og hvordan.
Kurset giver basis for senere arbejde med 3D analyser i
individuelle projekter (BSc, MSc eller ph.d.) inden for den
retning, den studerende ønsker at specialisere sig i.
Læringsmål
En studerende, der fuldt ud har opfyldt kursets mål, vil kunne:
- Forklare princippet bag røntgen CT
- Planlægge og udføre et projekt om 3D strukturer i et
materiale
- Beskrive det eksperimentelle setup til røntgen CT
- Forklare hvordan røntgenstråler vekselvirker med
materialer
- Udføre røntgen CT eksperimenter
- Forklare principperne bag rekonstruktionsmetoder
- Anvende rekonstruktionsalgoritmer til at konvertere 2D billeder
til et 3D datasæt
- Udføre filtrering og segmentering af 3D data
- Identificere parametre, som kan måles i et 3D datasæt
- Anvende kvantitative metoder til at udtrække statistisk valid
information i et 3D datasæt
- Modellere fysiske egenskaber i 3D for et materiale
- Rapportere og præsentere resultater i en klar og kortfattet
form
Kursusindhold
Kurset er baseret på projektorienteret læring. Gennem kurset vil de
studerende arbejde i grupper. Hver gruppe får et materiale, som de
skal arbejde med. I grupperne skal de studerende beslutte, hvilken
information de vil forsøge at trække ud af 3D strukturerne i deres
materiale, og hvilkentype modellering de vil anvende. I
laboratorierne skal grupperne arbejde med en røntgen CT scanner til
at optage billeder af materialet. Grupperne skal rekonstruere
billederne til et 3D datasæt, som de skal segmentere og analysere.
Den sidste del af dataanalysen vil være at anvende modellering af
nogle af de fysiske egenskaber for materialet i 3D. For at
understøtte den projektorienterede læring vil der blive givet
forelæsninger, online materiale som f.eks. videoer og små øvelser.
Forelæsningerne og videoerne vil beskrive principperne bag de
enkelte praktiske trin (røntgeneksperimenter, rekonstruktion,
segmentering, analyse, modellering). Kurset giver de studerende en
basal forståelse for og evne til at kunne bruge røntgen CT scannere
og relevant software til rekonstruktion og analyse. De studerende
vil få erfaring med dataanalyse. De studerende vil samarbejde på
tværs af grupperne ved at give mundtlige præsentationer og
feedback.
Litteraturhenvisninger
Alt undervisningsmateriale er gratis og online tilgængeligt.
Sidst opdateret
02. maj, 2024